首先给出Fast R-CNN的模型架构图,如下图所示。 从图1可以看出,Fast R-CNN的主要流程是首先仍然是利用选择性搜索获取图像中的推荐区域,之后将原始图片利用VGG16网络进行提取特征,之后把图像尺寸、推荐区域位置信息和特区得到的特征图送入RoI池化层,进而获取每个推荐区域对应的特征图。接着网络分成两个并行分支,一个...
网络M(medium):基于VGG_CNN_M_1024网络的RCNN 网络L(large):基于VGG16网络的RCNN 在第论文第四章中提到的实验都是使用单尺度图像作为训练数据来训练网络(s=600)。 VOC2010和VOC2012数据集结果 在这两个数据集上,Fast RCNN是和当时的一些牛逼的模型进行对比,比如SegDeepM等。 Fast RCNN在VOC2012的数据集...
使用ImageNet的预训练模型初始化Fast Rcnn,同时将第一步RPN的输出作为Faste RCNN的输入; 使用第2部的模型再次训练RPN网络,要求固定住公共网络部分,只更新RPN的参数; 使用上一步的结果微调Faste RCNN,同样是固定公共网络不变,只更新检测网络。
Faster R-CNN主要贡献是提出RPN网络,用于替代Selective Search或其他的图像处理分割算法,实现端到端的训练(end-to-end)。 1.卷积层后插入RPN RPN经过训练后直接产生Region Proposal,无需单独产生Region Proposal。 2. RPN后接ROI Pooling和分类层、回归层,同Fast R-CNN。 候选区域(anchor) 特征图可以看做一个尺度...
Fast R-CNN(Selective Search + CNN + ROI) Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长...
Fast RCNN无需RCNN那样分阶段的繁琐训练,直接同时训练特征提取器、分类器和回归器。 模型训练阶段代码如下: View Code 4. 模型预测 通过上述流程,训练好了Fast RCNN模型。可以输入图片对目标进行预测,但是有三点值得注意: a. 模型输出包含分类和回归两部分结果,其中回归器输出为边界框的偏移值,需要利用偏移值对推...
不使用暴力方法,而是用候选区域方法(region proposal method),创建目标检测的区域改变了图像领域实现物体检测的模型思路,R-CNN是以深度神经网络为基础的物体检测的模型 ,R-CNN在当时以优异的性能令世人瞩目,以R-CNN为基点,后续的SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN模型都是照着这个物体检测思路。
Fast R-CNN模型的流程图如下: 现在就按照上图的流程进行讲解。首先是读入一张图像,这里有两个分支,一路送入FCN,输出 feature maps,另一路通过selective search提取region proposals(注意,Fast R-CNN论文中并没有明确说明使用selective search提取region proposals,但是Fast R-CNN是基于R-CNN的,姑且默认采用selective ...
Fast R-CNN(Selective Search + CNN + ROI) Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长...
1.因为R-CNN需要非常多的候选区域以提升准确度,但其实很多区域彼此重叠的。如果我们有 2000 个候选区域,且每一个都需要独立地馈送到 CNN 中,那么对于不同的 ROI,我们可能需要重复提取很多次特征。因此 R-CNN 的训练和预测速度非常慢。 2.在R-CNN网络结构模型中,由于卷积神经网络的全连接层对于输入的图像尺寸有...